FR 3164146 A1 20260109 FR 2407410 A 20240708 L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique (25, 30, 35) d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule. Le procédé comprenant une étape d'introduction de données d'entraînement dans un modèle d'intelligence artificielle pour entraîner ledit modèle d'intelligence artificielle (S401) au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement, afin de contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné, les données d'entraînement comprenant des ensembles de données d'entraînement, chaque ensemble de données d'entraînement comprenant au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule. Figure d'abrégé : Figure 4 Gestion d'un environnement thermique dans un véhicule L'invention concerne la gestion d'un environnement thermique dans un véhicule. En particulier, l'invention concerne un procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule, un procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule et le système associé. Art antérieur Le confort thermique d'un usager peut être défini comme la condition qui traduit la satisfaction d'un usager avec son environnement thermique et qui est évaluée subjectivement. Le confort thermique est l'un des facteurs pris en compte lors de la conception des environnements thermiques des véhicules. En effet, les usagers passent un temps important dans leur véhicule et le confort thermique ressenti contribue à leur bien être dans le véhicule. Afin d'atteindre un confort thermique, l'usager peut activer manuellement un ou plusieurs composants thermiques à partir d'une interface homme/machine. Parmi les composants thermiques qui peuvent être présents dans un véhicule, il y a notamment des dispositifs de climatisation, par exemple un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné aussi appelé HVAC. Dans un tel dispositif de climatisation, un fluide caloporteur passe par un circuit de fluide comprenant un compresseur, un échangeur de chaleur, appelé condenseur, un dispositif de détente et un deuxième échangeur de chaleur, appelé évaporateur. II existe également des dispositifs de climatisation inversibles, ces dispositifs peuvent absorber de l'énergie calorifique dans l'air extérieur au niveau d'un échangeur de chaleur, appelé évapo-condenseur, et la restituer dans l'habitacle notamment au moyen d'un échangeur de chaleur dédié. Dans ce cas, le dispositif de climatisation fonctionne comme une pompe à chaleur. D'autres dispositifs de régulation thermique peuvent également être présents dans le véhicule, tels que des panneaux radiants, des sièges chauffants, un volant chauffant et/ou des surfaces chauffantes par contact situées par exemple sur un repose coude. Le système thermique du véhicule qui gère le ou les dispositifs de régulation thermique est conçu pour atteindre différents objectifs tels que la gestion du confort thermique, la réduction de la consommation d'énergie et la qualité de l'air. Différentes solutions ont été proposées pour gérer un dispositif de régulation thermique pour atteindre le contrôle thermique de l'usager. Cependant, ces solutions ne permettent pas d'automatiser efficacement la gestion des dispositifs de régulation thermique, notamment en tenant compte de l'environnement thermique extérieur et/ou intérieur du véhicule tel que la température extérieure du véhicule, le niveau d'ensoleillement, la vitesse de déplacement du véhicule, le niveau d'humidité, l'intensité du vent, la température intérieure du véhicule, le taux d'humidité présent dans le véhicule, etc. En outre, tous ces dispositifs de régulation thermique sont très énergivores en électricité et augmentent fortement la consommation énergétique du véhicule, notamment à des températures extérieures froides. C'est en particulier le cas lorsque les dispositifs de régulation thermique sont activés et réglés manuellement par l'usager du véhicule. En effet, très souvent, afin de tenter d'obtenir un confort thermique le plus rapidement possible, l'usager active simultanément l'ensemble des dispositifs et les règle à une puissance élevée. L'invention vise notamment à proposer une amélioration du contrôle d'un ou plusieurs composants de gestion thermique connus afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé mis en œuvre par ordinateur pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule, le procédé comprenant une étape d'introduction de données d'entraînement dans un modèle d'intelligence artificielle pour entraîner ledit modèle d'intelligence artificielle au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement, afin de contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné, les données d'entraînement comprenant des ensembles de données d'entraînement, chaque ensemble de données d'entraînement comprenant au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule. Ce procédé consiste à entraîner un modèle d'intelligence artificielle au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement afin de contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné. L'apprentissage par renforcement s'appuie sur des stratégies d'essai et d'erreur pour parvenir à un compromis flexible qui est paramétrable pour le confort des usagers. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé est mis en œuvre pour contrôler au moins deux composants de gestion thermique du véhicule et pour en outre optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique. Selon ces caractéristiques, l'apprentissage par renforcement est tel qu'il permet un compromis paramétrable entre le confort des usagers et la réduction de la consommation d'énergie. En outre, l'entraînement est réalisé pour contrôler plusieurs composants de gestion thermique, notamment simultanément. L'agent d'apprentissage par renforcement peut être couplé à un module d'environnement apte à capturer l'état de l'environnement, l'entraînement consistant à entraîner le modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement sur la base d'un état de l'environnement observé dans le module d'environnement. L'entraînement peut comprendre les étapes suivantes : - une étape de prédiction par l'agent d'apprentissage par renforcement d'une action de contrôle du ou des composants de gestion thermique, en fonction de l'état de l'environnement observé et du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre, et - une étape d'exécution de l'action de contrôle contrôlant le ou les composants de gestion thermique. L'entraînement peut consister en outre à entraîner le modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement sur la base d'une récompense fournie par le module d'environnement, la récompense étant déterminée en fonction de l'état de l'environnement observé et du paramètre relatif au confort thermique donné. L'apprentissage lié à une récompense garantit une convergence accélérée vers le confort thermique donné lors de l'activation des composants de gestion thermique et peut également conduire à des économies d'énergie substantielles pendant le fonctionnement de ces composants. L'étape de prédiction peut être en outre fonction de la récompense fournie par le module d'environnement. L'entraînement peut comprendre en outre, une étape de réception par l'agent d'apprentissage par renforcement de l'état de l'environnement observé et de la récompense suite à l'exécution de l'action de contrôle prédite. La récompense fournie par le module d'environnement peut consister à : (i) récompenser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement s'approche du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre ; (ii) pénaliser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement s'éloigne du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre. La récompense fournie par le module d'environnement peut consister en outre à : (i) récompenser l'agent d'apprentissage par renforcement en outre lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement montre une diminution de la consommation d'énergie ; (ii) pénaliser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement montre une augmentation de la consommation d'énergie. Selon un mode de réalisation particulier, l'état de l'environnement observé a atteint le paramètre relatif au confort thermique donné lorsque la récompense converge vers une valeur maximale. L'entraînement du modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement peut comprendre un ou plusieurs épisodes d'entraînement pour apprendre une stratégie qui permette d'atteindre le paramètre relatif au confort thermique donné, la stratégie comprenant un ensemble d'actions de contrôle, un épisode étant défini par un ensemble de données d'entraînement. Les étapes d'entraînement peuvent être réitérées jusqu'à ce que l'état de l'environnement observé ait atteint le paramètre relatif au confort thermique donné. Le paramètre relatif au confort thermique donné peut être défini par un intervalle de valeurs. L'état de l'environnement observé peut comprendre un état de confort thermique de l'usager. L'état de confort thermique de l'usager pefentraineeut être compris dans un intervalle de valeurs, la valeur centrale de l'intervalle correspondant à la valeur du paramètre relatif au confort thermique donné. L'état de l'environnement observé peut comprendre en outre un état de consommation d'énergie. Selon un mode de réalisation, les étapes d'entraînement sont réitérées en outre jusqu'à ce que l'état de consommation d'énergie de l'état de l'environnement observé ait atteint un état de consommation d'énergie optimale. Selon un mode de réalisation, l'état de l'environnement observé a atteint un état de consommation d'énergie optimale lorsque la récompense converge vers une valeur maximale. Les étapes d'entraînement peuvent être réitérées jusqu'à ce que l'état de confort thermique de l'usager soit compris dans un intervalle de valeurs du paramètre relatif au confort thermique donné puis les étapes d'entraînement peuvent être réitérées jusqu'à ce que l'état de consommation d'énergie de l'environnement ait atteint l'état de consommation d'énergie optimale. Ledit au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager peut comprendre au moins un paramètre lié à un état de confort thermique de l'usager. Ledit au moins un paramètre lié à l'environnement thermique du véhicule peut comprendre au moins un paramètre lié à l'environnement thermique intérieur du véhicule et/ou au moins un paramètre lié à l'environnement thermique extérieur du véhicule. Ledit au moins un composant de gestion thermique peut comprendre au moins un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné. Ledit au moins un composant de gestion thermique peut comprendre en outre au moins un panneau radiant et/ou au moins un siège chauffant. Selon un mode de réalisation, au moins un composant de gestion thermique est un composant simulé. L'entraînement du modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement peut être réalisé en utilisant un algorithme acteur-critique (Soft actor-critic), ou un algorithme de réseau DQN (DQN- Deep Q-Network), ou un algorithme d'optimisation de la politique proximale (PPO - Proximal Policy Optimization). L'invention concerne aussi un procédé mis en œuvre par ordinateur pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule. Le procédé comprend : - une étape d'obtention d'au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule, - une étape d'entrée de ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule dans un modèle d'intelligence artificielle, le modèle d'intelligence artificielle ayant été entraîné pour contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné, - amener le modèle d'intelligence artificielle entraîné à contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre le paramètre relatif au confort thermique donné. Ainsi, le procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule permet d'atteindre le paramètre relatif au confort thermique donné afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule, notamment en un temps optimal. Le procédé peut en outre être mis en œuvre pour contrôler au moins deux composants de gestion thermique du véhicule et pour optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique. Le procédé peut comprendre en outre une étape d'amener le modèle d'intelligence artificielle entraîné à contrôler lesdits composants de gestion thermique pour atteindre un état de consommation d'énergie optimale. Ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule peut comprendre au moins une donnée liée à un état de confort thermique de l'usager et/ou au moins une donnée liée à l'environnement du véhicule. Ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule peut comprendre une donnée liée à l'environnement thermique intérieur du véhicule et/ou une donnée liée à l'environnement thermique extérieur du véhicule. Ledit au moins un composant de gestion thermique peut comprendre au moins un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné. Ledit au moins un composant de gestion thermique peut comprendre en outre au moins un panneau radiant et/ou au moins un siège chauffant. L'invention concerne également un procédé mis en œuvre par ordinateur selon le procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule précédemment décrit, caractérisé en ce que le modèle d'intelligence artificielle a été entraîné selon le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule tel que précédemment décrit. L'invention concerne également un système informatique comportant des moyens pour mettre en œuvre le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule précédemment décrit ou un procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule précédemment décrit. L'invention concerne également un programme d'ordinateur comportant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées, amènent un dispositif ou un système informatique à exécuter un procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule précédemment décrit ou le procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule précédemment décrit. L'invention concerne également un support lisible par ordinateur, sur lequel est mémorisé le programme d'ordinateur précédemment décrit. L'invention concerne également un modèle d'intelligence artificielle pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule selon le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule précédemment décrit ou le procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule précédemment décrit. L'invention concerne également un système pour un véhicule comprenant au moins un composant de gestion thermique et un dispositif de contrôle, le dispositif de contrôle mettant en œuvre le procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule précédemment décrit. Ledit au moins un composant de gestion thermique peut comprendre au moins un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné. Ledit au moins un composant de gestion thermique peut comprendre en outre au moins un panneau radiant et/ou au moins un siège chauffant. Liste des Figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description suivante, donnée à titre d'exemple illustratif et non limitatif, et des figures annexes parmi lesquelles : La FIG. 1 est une représentation schématique d'une partie de véhicule, y compris l'habitacle, comprenant plusieurs composants de gestion thermique. La FIG. 2 est un diagramme schématique illustrant un procédé de décision de Markov. La FIG. 3 est un diagramme schématique illustrant un exemple de processus d'apprentissage par renforcement profond. La FIG. 4 est un organigramme montrant un exemple de procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle selon certains modes de réalisation. La FIG. 5 est un diagramme schématique montrant un exemple de corps humain divisé en sections ayant des indices de confort thermique respectifs. La FIG. 6 est un diagramme schématique illustrant un exemple de processus d'apprentissage par renforcement selon la présente invention. Les figures 7A, 7B, 7C et 7D montrent des graphiques illustrant un épisode de récompense, l’évolution de l'indice de confort thermique, la durée de l'inconfort et la consommation d'énergie en fonction du temps, respectivement. Les figures 8A et 8B montrent les courbes de l'indice de confort thermique et de la consommation d'énergie pour une gamme de températures extérieures. La FIG. 9 montre les courbes du temps nécessaire pour atteindre un niveau de confort cible pour différentes combinaisons d'utilisation de composants de gestion thermique. La FIG. 10 montre les courbes de consommation d'énergie pour différentes combinaisons d'utilisation de composants de gestion thermique. La FIG. 11 est un organigramme illustrant un exemple de procédé de contrôle d'un ou de plusieurs composants de gestion thermique d'un véhicule, conformément à certains modes de réalisation. Description détaillée de l'invention Les réalisations suivantes sont des exemples. Bien que la description se réfère à un ou plusieurs modes de réalisation, ceci ne signifie pas nécessairement que chaque référence concerne le même mode de réalisation, ou que les caractéristiques s'appliquent seulement à un seul mode de réalisation. De simples caractéristiques de différents modes de réalisation peuvent également être combinées ou interchangées pour fournir d'autres réalisations. La FIG. 1 représente un habitacle 10 de véhicule automobile. Le véhicule peut être un véhicule à moteur à combustion interne, un véhicule électrique ou un véhicule hybride, c'est-à-dire un véhicule qui peut être entraîné par un moteur électrique et par un moteur à combustion interne. L'habitacle 10 comprend un siège conducteur 15. Il peut comprendre un autre siège passager avant et des sièges passagers arrière. Le véhicule comprend un système de gestion thermique 20. Le système de gestion thermique comprend au moins un composant de gestion thermique. Un tel composant de gestion thermique est par exemple, un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné 25. Des sorties 30 d'air traité thermiquement par le dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné, notamment une sortie d'air tête 30a et une sortie d'air pieds 30b, permettent à l'air traité thermiquement dans le dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné 25 d'être soufflé dans l'habitacle 10. L'usager peut orienter le flux d'air traité thermiquement au niveau des sorties 30 selon son besoin. Selon un exemple particulier de dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné 25, celui-ci peut comprendre un dispositif de chauffage électrique additionnel fournissant ainsi un complément de chauffage. Ce dispositif de chauffage électrique additionnel comprend notamment des éléments radiants. Selon un mode de réalisation particulier, le dispositif de chauffage électrique additionnel peut comprendre en outre des éléments résistifs chauffants par exemple des résistances à coefficient de température positif permettant de transformer un courant électrique en énergie thermique. Un composant de gestion thermique peut en outre être par exemple, un dispositif de siège chauffant 30 installé dans le siège conducteur 15. D'autres dispositifs de siège chauffant peuvent être installés par exemple dans le siège passager avant et/ou dans les sièges passagers arrière. Un composant de gestion thermique peut comprendre par exemple, au moins un panneau radiant 35. Des panneaux radiants pourraient être placés à n'importe quel endroit à l'intérieur de l'habitacle 10. Par exemple, des panneaux radiants peuvent être situés au-dessus des vitrages 40 de l'usager 35a et/ou sous les pieds de l'usager 35b. D'autres panneaux radiants peuvent être installés par exemple du côté du passager avant et/ou au niveau des passagers arrière. Afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule, la présente invention concerne un procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique 25, 30, 35 d'un véhicule. L'entraînement consiste à entraîner un modèle d'intelligence artificielle au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement afin de contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné. L'apprentissage par renforcement fait référence à un procédé d'optimisation orienté vers un objectif et guidée par un signal d'impact. Ainsi, l'apprentissage est réalisé de manière efficace grâce aux informations collectées en temps réel à partir de l'interaction avec l'environnement, à savoir par exemple l'habitacle 10 du véhicule. Les tâches de l'apprentissage par renforcement peuvent être formulées selon un processus de décision de Markov. Un processus de décision de Markov est présenté à la FIG. 2 . Un tel processus implique qu'un agent 210 (c'est-à-dire un algorithme d'apprentissage par renforcement), en particulier un agent rationnel, reçoive des observations sur l'état 230 d'un environnement 220 (qui peut être un environnement réel ou un environnement simulé) ainsi que des récompenses 240 et réalise des actions 250 qui vont avoir un impact sur l'environnement 220. L'agent cherche alors à apprendre une fonction de correspondance entre l'état de l'environnement et une action qui maximisera la récompense attendue. Cette fonction de correspondance est appelée la stratégie ou la politique du système d'apprentissage par renforcement. Selon le processus de décision de Markov, l'état s t de l'environnement 220 à l'instant t est fourni à l'agent 210. En fonction de cet état, l'agent génère une action a t à partir d'un ensemble d'actions disponibles A pour modifier l'état de l'environnement. L'action générée a t est alors exécutée et l'environnement 220 passe dans un nouvel état s t+1 . En outre, une récompense r t+1 associée à la modification de l'environnement est déterminée. L'agent 210 reçoit alors le nouvel état de l'environnement s t+1 et la récompense r t+1 associée à l'exécution de l'action dans l'environnement. La récompense r t+1 est alors utilisée par l'agent 210 pour déterminer l'action suivante. L'objectif de l'agent de renforcement est d'apprendre une politique qui maximise la récompense attendue. Ce processus est répété jusqu'à convergence, c'est-à-dire jusqu'à ce que la récompense ne puisse plus être améliorée. L'apprentissage par renforcement profond est une approche de l'apprentissage par renforcement qui utilise des réseaux neuronaux profonds (DNN) comme partie intégrante de l'agent. La FIG. 3 présente un exemple de système d'apprentissage par renforcement profond. La présente invention concerne selon un premier aspect, l'entraînement d'un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique. L'entrainement consiste en particulier à entraîner un modèle d'intelligence artificielle au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement afin de contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule, pour atteindre un paramètre appelé "paramètre relatif à un confort thermique donné". Le paramètre relatif à un confort thermique donné peut être une température particulière dans une zone d'un véhicule ou un état de confort thermique d'un usager dans le véhicule. Selon un mode de réalisation, le paramètre relatif à un confort thermique donné est défini par un intervalle de valeurs. Par exemple, il peut comprendre un intervalle de température ou un intervalle de valeurs de l'état de confort thermique. L'entraînement du modèle d'intelligence artificielle est réalisé à partir de données d'entraînement introduites dans le modèle d'intelligence artificielle. Les données d'entraînement comprennent des ensembles de données d'entraînement et chaque ensemble de données d'entraînement comprend au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule. Autrement dit, chaque ensemble de données représente un scénario d'un confort thermique à partir duquel le ou les composants de gestion thermique doivent être contrôlés pour améliorer le confort thermique et atteindre le paramètre relatif à un confort thermique donné. Ledit au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule peut comprendre au moins un paramètre lié à un état de confort thermique de l'usager et/ou au moins un paramètre lié à l'environnement thermique du véhicule. Un paramètre lié à un état de confort thermique de l'usager peut comprendre au moins un indice de confort de l'usager, notamment un indice de confort physiologique de l'usager. L'indice de confort physiologique est par exemple une donnée représentative du confort thermique ressenti par l'usager. L'indice de confort d'un usager est notamment décrit dans la demande FR3129629A1. Un paramètre lié à l'environnement thermique du véhicule peut comprendre au moins une donnée liée à l'environnement thermique intérieur du véhicule et/ou au moins une donnée liée à l'environnement thermique extérieur du véhicule. La donnée liée à l'environnement thermique extérieur du véhicule peut représenter la température extérieure du véhicule et/ou le niveau d'ensoleillement et/ou la vitesse de déplacement du véhicule et/ou le niveau d'humidité et/ou l'intensité du vent. En particulier, la donnée liée à l'environnement thermique extérieur du véhicule est une donnée représentative de l'environnement thermique extérieur du véhicule et peut représenter au moins une condition météorologique de l'environnement du véhicule. La donnée liée à l'environnement thermique intérieur du véhicule peut représenter la température intérieure du véhicule, à savoir de l'habitacle et/ou le taux d'humidité présent dans le véhicule. Lorsque le véhicule comprend au moins deux composants de gestion thermique, tel qu'illustré à la FIG. 1 , le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle peut être mis en œuvre pour contrôler la pluralité de composants de gestion thermique afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule et l'énergie consommée par les composants de gestion thermique. L'entraînement du modèle d'intelligence artificielle est basé sur un agent d'apprentissage par renforcement qui peut être couplé à un module d'environnement qui est apte à capturer l'état de l'environnement. Un module d'environnement 45 est illustré à la FIG. 1 . Il comprend par exemple, un dispositif de détermination d'un confort physiologique de l'usager 50 et/ou un dispositif d'obtention d'au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule 55. Ainsi, le module d'environnement 45 détermine au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule. Ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule comprend au moins une donnée liée à un état de confort thermique de l'usager déterminée par exemple par le dispositif de détermination d'un confort physiologique de l'usager 50 et/ou au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule déterminée par exemple par le dispositif d'obtention d'au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule 55. En particulier, ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule comprend au moins une donnée liée à l'environnement thermique intérieur du véhicule et/ou au moins une donnée liée à l'environnement thermique extérieur du véhicule. Le module d'environnement peut être lié à un environnement réel ou un environnement simulé, l'environnement pouvant comprendre l'habitacle du véhicule ou une partie de l'habitacle du véhicule. L'entraînement consiste alors à entraîner le modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement sur la base d'un état de l'environnement observé dans le module d'environnement. Un exemple de procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle va maintenant être décrit en référence à la FIG. 4 . Ce modèle d'intelligence artificielle va être entraîné pour contrôler au moins un composant de gestion thermique 25, 30, 35 d'un véhicule tel qu'illustré à la FIG. 1 . Selon ce procédé, le véhicule illustré à la FIG. 1 est soit un véhicule réel soit un véhicule simulé pour réaliser l'entraînement du modèle d'intelligence artificielle. Autrement dit, l'environnement thermique du véhicule va être soit réel et comprendre des composants physiques de gestion thermique soit simulé au moyen de composants de gestion thermique simulés. L'entraînement du modèle d'intelligence artificielle peut être réalisé en utilisant un algorithme acteur-critique (Soft actor-critic), ou un algorithme de réseau DQN (DQN- Deep Q-Network), ou un algorithme d'optimisation de la politique proximale (PPO - Proximal Policy Optimization). En particulier, l'algorithme acteur-critique (Soft actor-critic) est un algorithme d'apprentissage renforcé hors politique et sans modèle qui combine deux composants principaux : un acteur et un critique. L'acteur est un réseau neuronal qui produit une politique stochastique, c’est-à-dire une distribution de probabilité sur les actions possibles pour chaque état. La critique est un autre réseau neuronal qui estime la fonction de valeur, c’est-à-dire le rendement attendu pour chaque paire état-action. L'algorithme de réseau DQN est un type d’algorithme d'apprentissage renforcé qui utilise un réseau neuronal pour approximer la fonction de valeur de l’agent. La fonction valeur estime le rendement attendu (Récompense cumulative) d’agir dans un état donné. Un algorithme de réseau DQN apprend à mettre à jour la fonction de valeur en utilisant une technique qui consiste à comparer les récompenses réelles et prévues de chaque action et à minimiser la différence. L'algorithme d'optimisation de la politique proximale (PPO - Proximal Policy Optimization) est un type d’algorithme d'apprentissage renforcé qui adopte une fonction de contrôle qui empêche la mise à jour de la politique d'un agent d'être trop grande ou trop petite pour une meilleure stabilité de l’apprentissage. Dans le présent exemple, le procédé est mis en œuvre par ordinateur et est exécuté à partir d'un environnement thermique simulé d'un véhicule comportant un ou plusieurs composants de gestion thermique simulés. L'environnement thermique simulé peut être stocké sous la forme d'une unité de maquette fonctionnelle. Un environnement thermique simulé permet en fonction de données d'entrée de paramétrage/réglage des composants de gestion thermique simulés, de simuler le comportement des composants de gestion thermique et donc de simuler un nouvel état de l'environnement. Dans d'autres exemples, le procédé peut être exécuté dans un environnement réel comprenant des composants physiques de gestion thermique. L'exemple sera illustré au regard du véhicule illustré en FIG. 1 , simulé, lequel comprend plusieurs composants de gestion thermique 25, 30, 35. Le procédé illustré s'applique également lorsque le véhicule comprend un unique composant de gestion thermique tel que par exemple un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné (HVAC). Le procédé débute par l'introduction de données d'entraînement dans un modèle d'intelligence artificielle S401 pour entraîner ledit modèle d'intelligence artificielle au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement afin de contrôler au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné. Les données d'entraînement comprennent des ensembles de données d'entraînement, chaque ensemble de données d'entraînement comprenant au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule. En particulier, un ensemble des données d'entraînement définit un scénario particulier pour l'entraînement du modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement. Par exemple, un ensemble de données d'entraînement peut comprendre la température initiale à l'extérieur du véhicule et/ou la température initiale à l'intérieur du véhicule et/ou un état de confort thermique initial de l'usager. L'état de confort thermique de l'usager peut être un indice de confort de l'usager compris dans un intervalle de valeurs. Selon le présent exemple, un ensemble de données d'entraînement peut comprendre les paramètres suivants : un paramètre de température initiale à l'extérieur du véhicule ayant une valeur de -10°, un paramètre de température initiale à l'intérieur du véhicule ayant une valeur de 5° et un paramètre relatif à un indice de confort thermique initial de l'usager ayant une valeur de -2. Le paramètre relatif à un confort thermique donné peut par exemple comprendre un indice de confort thermique. Cet indice peut être une valeur, par exemple la valeur centrale d'un intervalle de valeurs représentant l'état de confort thermique de l'usager. Selon un exemple, l'intervalle de valeurs est compris entre -4 et 4 correspondant à un ressenti pour l'usager allant du froid au chaud, et le paramètre relatif à un confort thermique donné correspond à la valeur 0, cette valeur correspondant à un confort thermique optimal. L'entraînement peut être réalisé à partir des étapes suivantes. En particulier, une étape de prédiction par l'agent d'apprentissage par renforcement d'une action de contrôle du ou des composants de gestion thermique S402, en fonction de l'état de l'environnement et du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre. Initialement, l'état de l'environnement est représenté par l'ensemble des données d'entraînement. Selon l'exemple considéré, l'action de contrôle prédite peut comprendre une augmentation de la puissance fournie au dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné 25 et/ou une augmentation du niveau de chauffage du siège chauffant 30 et/ou l'activation du ou des panneaux radiants 35. En effet, selon cet exemple, l'indice de confort thermique initial de l'usager ayant la valeur -2, le ressenti de l'usager est une sensation de froid. Dès lors l'action de contrôle prédite va consister en une augmentation ou une activation d'au moins un composant de gestion thermique. L'entraînement peut consister en outre à entraîner le modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement sur la base d'une récompense fournie par le module d'environnement 45, la récompense étant déterminée en fonction de l'état de l'environnement et du paramètre relatif au confort thermique donné. En particulier, l'étape de prédiction S402 peut être en outre fonction de la récompense fournie par le module d'environnement. L'étape de prédiction peut être suivie d'une étape d'exécution de l'action de contrôle contrôlant le ou les composants de gestion thermique S403. L'exécution de l'action de contrôle entraîne une modification de l'état de l'environnement vers un nouvel état, qui peut être plus proche ou plus éloigné de l'état cible souhaité correspondant au paramètre relatif au confort thermique donné. Dans le mode de réalisation dans lequel les composants de gestion thermique sont simulés, l'exécution de l'action est simulée et le nouvel état de l'environnement est simulé. Le nouvel état de l'environnement sera alors observé par le module d'environnement 45. La détermination du nouvel état de l'environnement, peut comprendre notamment la détermination du nouvel état de confort thermique de l'usager, notamment via la détermination de l'indice de confort physiologique de l'usager. Le confort physiologique exprime un ressenti thermique global, à savoir, sur l'ensemble du corps, ou local, à savoir, sur une zone du corps de l'usager et dépend notamment de la chaleur du corps de celui-ci, qu'elle soit produite ou absorbée sur la zone concernée, notamment du fait de l'activité métabolique. Elle peut en outre être basée sur le niveau d'habillement de l'usager. La détermination de l'état de confort thermique de l'usager peut être réalisée par le dispositif de détermination d'un confort physiologique de l'usager 50 du module d'environnement 45. Selon un mode de réalisation particulier, l'indice de confort physiologique de l'usager est déterminé à partir de mesures de grandeurs thermiques ou physiologiques de différentes parties du corps de l'usager tel qu'illustré à la FIG. 5 . Ainsi, le corps de l'usager est segmenté afin de déterminer un indice de confort physiologique local pour chaque segment du corps ou pour un ou plusieurs segments du corps. Les segments sont par exemple, la tête 510, la poitrine 515, les jambes 520, les pieds 525 et les bras 530. D'autres segmentations plus ou moins précises peuvent être utilisées. L'indice de confort physiologique de l'usager est ensuite obtenu à partir des indices de confort physiologique locaux, par exemple en moyennant les valeurs des indices déterminées. Le nouvel état de l'environnement peut en outre comprendre une donnée liée à l'environnement thermique à l'intérieur du véhicule (par exemple la température à l'intérieur du véhicule) et/ou une donnée liée à l'environnement thermique à l'extérieur du véhicule (par exemple la température à l'extérieur du véhicule). Pour cela, le nouvel état de l'environnement peut en outre être observé et capturé par le dispositif d'obtention d'au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule 55 du module d'environnement 45 illustré à la FIG. 1 . En outre, le nouvel état de l'environnement peut comprendre un état de la consommation d'énergie des composants de gestion thermique du véhicule. A l'issue de l'exécution de l'action de contrôle prédite, l'entraînement peut comprendre une étape de réception S404 par l'agent d'apprentissage par renforcement de l'état de l'environnement observé et d'une récompense. La récompense indique à l'agent d'apprentissage par renforcement si l'action de contrôle exécutée a permis à l'environnement thermique du véhicule de se rapprocher de, voire d'atteindre, l'objectif défini par le paramètre relatif au confort thermique donné, ou de s'éloigner de cet objectif. La récompense peut être déterminée, notamment par le module d'environnement 45, en fonction de l'état de l'environnement observé et du paramètre relatif à un confort thermique donné. Ainsi, la récompense fournie par le module d'environnement peut consister à : (i) récompenser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement s'approche du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre ; et/ou (ii) pénaliser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement s'éloigne du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre. Selon un mode de réalisation particulier, l'attribution d'une récompense peut se faire selon la méthode décrite ci-dessous lorsque l'objectif est l'atteinte du paramètre relatif à un confort thermique donné et l'optimisation de l'énergie consommée par les composants de gestion thermique. En particulier, la récompense fournie par le module d'environnement consiste en outre à : (i) récompenser l'agent d'apprentissage par renforcement en outre lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement montre une diminution de la consommation d'énergie ; (ii) pénaliser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement montre une augmentation de la consommation d'énergie. Pour cela, cette méthode peut comprendre une pondération du nouvel état de l'environnement observé au regard des deux objectifs, à savoir le confort et la consommation d'énergie. Ainsi, par exemple : - si l'état du confort thermique de l'usager est en dehors d'un intervalle acceptable [-D, D] représenté par le paramètre relatif à un confort thermique donné, la pénalité liée à la consommation d'énergie est minimisée en utilisant une pondération faible, de sorte que l'agent d'apprentissage par renforcement est encouragé à atteindre l'état de confort recherché (c'est-à-dire une valeur à 0 de l'indice de confort thermique de l'usager) dès que possible. - si l'état du confort thermique de l'usager se situe dans l'intervalle acceptable, l'agent d'apprentissage par renforcement est encouragé à se stabiliser dans la zone de confort et à se concentrer sur la consommation d'énergie, à laquelle est attribuée une pondération plus élevée. Les deux états ci-dessus peuvent être exprimés à l'aide de l'expression suivante : Dans cette expression, P t est la consommation d'énergie à l'instant t, TC t est la valeur de l'état de confort thermique à l'instant t, D est un paramètre délimitant la zone de confort acceptable et alpha ("α") est un paramètre de compromis qui permet de définir les priorités relatives à la consommation d'énergie et au confort. Une valeur élevée de α donne la priorité à la réduction de la consommation d'énergie par rapport à une amélioration du confort, tandis qu'une valeur faible de α donne la priorité à l'amélioration du confort par rapport à la réduction de la consommation d'énergie. Le paramètre D peut également être modifié. Par exemple, en augmentant le paramètre D, on élargit la plage des valeurs du confort thermique TC sur lesquelles la réduction de la consommation d'énergie sera prioritaire. Les étapes S402-S404 peuvent être répétées jusqu'à ce que l'agent d'apprentissage par renforcement détermine que l'état de l'environnement observé a atteint le paramètre relatif à un confort thermique donné. En particulier, l'agent d'apprentissage par renforcement peut déterminer que le paramètre relatif à un confort thermique donné a été atteint lorsque la récompense converge vers une valeur maximale. Si la récompense ne converge pas vers une valeur maximale, alors l'agent d'apprentissage par renforcement prédira une nouvelle action de contrôle sur la base du nouvel état de l'environnement et de la récompense à l'étape S402, l'action prédite sera exécutée S403 et l'agent d'apprentissage recevra le nouvel état de l'environnement et la nouvelle récompense S404. Dans certains modes de réalisation, les étapes S402-S404 sont répétées jusqu'à ce que l'état de l'environnement ait atteint le paramètre relatif à un confort thermique donné et que la consommation d'énergie des composants de gestion thermique ait atteint un état de consommation d'énergie optimale. L'agent d'apprentissage par renforcement peut déterminer que l'état de consommation énergétique optimale a été atteint lorsque la récompense converge vers une valeur maximale. Selon un mode de réalisation particulier, les étapes d'entrainement sont réitérées jusqu'à ce que l'état de confort thermique de l'usager soit compris dans un intervalle de valeurs du paramètre relatif au confort thermique donné puis les étapes d'entrainement sont réitérées jusqu'à ce que l'état de consommation d'énergie de l'environnement ait atteint l'état de consommation d'énergie optimale. Ainsi, il est recherché dans un premier temps l'atteinte du confort thermique de l'usager puis dans un second temps une optimisation de la consommation d'énergie. L'exécution du procédé d'entraînement jusqu'à son terme peut être appelée "épisode d'entraînement". Dans certains modes de réalisation, plusieurs épisodes d'entraînement peuvent être effectués pour entraîner le modèle d'intelligence artificielle. Chaque épisode d'entraînement peut avoir un ensemble de données d'entraînement définissant un scénario particulier. Par exemple, le modèle d'intelligence artificielle peut être entraîné à faire face à une gamme de températures extérieures différentes. Le ou les épisodes d'entraînement permettent au modèle d'intelligence artificielle d'apprendre une stratégie qui permette d'atteindre le paramètre relatif au confort thermique donné, la stratégie comprenant un ensemble d'actions de contrôle, un épisode étant défini par un ensemble de données d'entraînement. Selon un mode de réalisation, l'agent d'apprentissage profond est installé dans le système de gestion thermique 20 illustré à la FIG. 1 , notamment dans un dispositif de contrôle 60, qui va contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique du véhicule. Pour ce faire, le dispositif de contrôle 60 peut comporter une mémoire afin de mémoriser le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle. Le dispositif de contrôle 60 est connecté aux composants de gestion thermique 25, 30 et 35. Le dispositif de contrôle 60 peut comprendre au moins un calculateur ou processeur et au moins une mémoire dans laquelle est mémorisé un programme d'ordinateur. Le programme d'ordinateur est configuré pour mettre en œuvre le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle tel que décrit précédemment. Le programme d'ordinateur comprend des instructions qui peuvent être exécutées par le calculateur ou processeur qui conduisent le dispositif de contrôle 60 à exécuter les étapes du procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle. Le programme d'ordinateur peut en outre être mémorisé dans un support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur peut inclure une mémoire pour stocker les instructions. La mémoire peut comprendre toute mémoire appropriée pour le stockage de données et d'instructions exécutables, comme de la mémoire morte, de la mémoire flash réinscriptible et un disque dur. La FIG. 6 illustre un système apte à mettre en œuvre le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule pour contrôler plusieurs composants de gestion thermique d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule et optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique, notamment au moyen de composants de gestion thermique simulés. Le système comprend notamment un module d'environnement 610, correspondant au module d'environnement 45 de la FIG. 1 . Le module d'environnement 610 est apte à simuler un environnement thermique d'un véhicule ou d'une partie de véhicule telle que l'habitacle. Pour cela, le module d'environnement comprend par exemple un modèle de dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné (HVAC), un modèle de panneau radiant et/ou un modèle de siège chauffant. Selon le mode de réalisation illustré, les composants de gestion thermique sont simulés. Toutefois, selon un autre mode de réalisation, les composants de gestion thermique sont des composants réels. Le système comprend en outre un contrôleur 620 apte à mettre en œuvre un agent d'apprentissage par renforcement. Ce système est basé sur le processus de décision de Markov. Ainsi, à chaque étape, l'agent d'apprentissage de renforcement dans le contrôleur 620 collecte un état de l'environnement comprenant des données liées à l'environnement thermique et des données liées à la consommation d'énergie du ou des composants de gestion thermique observés 630 dans le module d'environnement 610. L'agent d'apprentissage de renforcement prédit alors une action de contrôle 640 pour le contrôle du ou des composants de gestion thermique. L'action est constituée de données de réglage contrôlant les composants de gestion thermique. Par exemple, le réglage d'un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné (HVAC) est réalisé par la fourniture d'une puissance comprise par exemple entre -6000 à 6000 W, le réglage d'un siège chauffant est réalisé par l'application d'un niveau de chauffe, le niveau pouvant être 0, 1, 2, 3 ou 4 et le réglage d'un ou plusieurs panneaux radiants consiste à activer ou à désactiver le ou les panneaux. L'action de contrôle 640 est alors exécutée. Le module d'environnement 610 transmet ensuite à l'agent d'apprentissage par renforcement du contrôleur 620 une récompense 650 qui reflète l'évolution de l'environnement thermique déterminé par le module d'environnement au regard du paramètre relatif à un confort thermique donné, c'est-à-dire une pénalité pour la consommation d'énergie et l'inconfort thermique de l'usager ou une récompense positive pour une réduction de la consommation d'énergie et l'amélioration du confort thermique de l'usager, tel que précédemment décrit. Il est maintenant décrit des exemples de résultats de l'apprentissage d'un modèle d'intelligence artificielle au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement. Les paramètres utilisés dans ces expériences sont les suivants. Tout d'abord, les algorithmes suivants ont été utilisés pour l'entraînement du modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement : un algorithme acteur-critique (Soft actor-critic), un algorithme de réseau DQN (DQN - Deep Q-Network), et un algorithme d'optimisation de la politique proximale (PPO - Proximal Policy Optimization). La durée d'entraînement comprend 2 millions de périodes de temps les figures 7A, 7B, 7C et 7D montrent les résultats des expériences confirmant que l'agent d'apprentissage par renforcement est apte à atteindre la convergence des récompenses épisodiques et le confort thermique, à minimiser la durée de l'inconfort et à réduire la consommation d'énergie. En particulier, la FIG. 7 illustre la convergence de la récompense au cours de l'apprentissage, la FIG. 7 illustre le confort thermique de l'usager lors de l'apprentissage, la FIG. 7 illustre la durée d'inconfort pour l'usager et la FIG. 7 illustre la consommation énergétique au cours de l'apprentissage. Les figures 8A et 8B montrent respectivement les résultats relatifs à l'indice de confort thermique et à la consommation d'énergie pour une gamme de températures extérieures allant de -20° à 10°. Comme le montre la FIG. 8 , l'agent d'apprentissage par renforcement est apte à atteindre le confort thermique en un temps relativement court, puis de se stabiliser dans la zone de confort. L'agent d'apprentissage par renforcement est en effet apte à atteindre le confort thermique en douceur, sans dépassement. En outre, la courbe de consommation d'énergie présentée à la FIG. 8 confirme que l'agent d'apprentissage par renforcement est apte à accélérer le processus d'atteinte de la zone de confort et de réduire ensuite la consommation d'énergie dans cette zone. La FIG. 9 montre les résultats relatifs au temps nécessaire pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné en fonction de la température extérieure, en utilisant trois combinaisons différentes de composants de gestion thermique. La FIG. 9 montre que l'utilisation d'un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné seul ne permet pas d'atteindre le paramètre relatif à un confort thermique donné. Toutefois, l'utilisation combinée d'un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné, de sièges chauffants et de panneaux radiants améliore le contrôle du confort thermique en réduisant le temps nécessaire pour atteindre le paramètre relatif à un confort thermique donné. La FIG. 10 montre les courbes de la consommation d'énergie en fonction du temps pour trois combinaisons différentes de composants de gestion thermique. La FIG. 10 montre que le contrôle de plusieurs composants de gestion thermique permet une utilisation plus efficace de l'énergie. L'agent d'apprentissage par renforcement combine de manière optimale le dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné, le siège chauffant et les panneaux radiants. Il exploite les sources de chauffage supplémentaires pour accélérer la convergence vers le confort et améliorer l'efficacité de la consommation d'énergie. A l'issue du procédé d'entraînement, le modèle d'intelligence artificielle entraîné va être testé. En particulier, la phase de test va consister à exécuter le procédé d'entrainement avec des données de test afin d'évaluer le modèle d'intelligence artificielle. Les données de test sont similaires à des données d'entraînement. En effet, les données de test peuvent être un sous ensemble des données d'entraînement qui n'auront pas été utilisées lors de la phase d'apprentissage. A l'issue de la phase de test, un modèle d'intelligence artificielle entraîné est apte à être utilisé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique du véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule. En outre, le modèle d'intelligence artificielle entraîné peut également permettre d'optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique lorsqu'il est apte à contrôler une pluralité de composants de gestion thermique. Ainsi, il va maintenant être décrit le contrôle d'au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule par l'utilisation d'un modèle d'intelligence artificielle entraîné, notamment entraîné selon le procédé d'entraînement précédemment décrit. Tel qu'illustré à la FIG. 1 , un véhicule peut comprendre un ou plusieurs composants de gestion thermique tels qu'un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné, un/des sièges chauffants et des panneaux radiants. Dans certains exemples, un seul composant de gestion thermique peut être contrôlé. Selon certains modes de réalisation, seul le confort thermique de l'usager est pris en compte. Selon d'autres modes de réalisation, plusieurs composants de gestion thermique sont contrôlés. Dans ce cas, les composants de gestion thermique peuvent être contrôlés de manière à optimiser la consommation d'énergie des composants de gestion thermique tout en optimisant le confort thermique de l'utilisateur. Le modèle d'intelligence artificielle entraîné est installé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique du véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule. En particulier, le modèle d'intelligence artificielle est installé dans un dispositif de contrôle 60, illustré à la FIG. 1 , qui va contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique du véhicule. Pour ce faire, le dispositif de contrôle 60 peut comporter une mémoire afin de mémoriser le modèle d'intelligence artificielle entraîné. Le dispositif de contrôle 60 est connecté aux composants de gestion thermique 25, 30 et 35 et utilise le modèle d'intelligence artificielle pour contrôler les composants de gestion thermique. Le dispositif de contrôle 60 peut comprendre au moins un calculateur ou processeur et au moins une mémoire dans laquelle sont mémorisés un programme d'ordinateur et le modèle d'intelligence artificielle entraîné. Le programme d'ordinateur est configuré pour mettre en œuvre un procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule. Le programme d'ordinateur comprend des instructions qui peuvent être exécutées par le calculateur ou processeur qui conduisent le dispositif de contrôle 60 à exécuter les étapes du procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule. Le programme d'ordinateur peut en outre être mémorisé dans un support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur peut inclure une mémoire pour stocker les instructions. La mémoire peut comprendre toute mémoire appropriée pour le stockage de données et d'instructions exécutables, comme de la mémoire morte, de la mémoire flash réinscriptible et un disque dur. Le dispositif de contrôle 60 est configuré pour contrôler au moins un composant de gestion thermique 25, 30 et 35 afin d'atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné. Le dispositif de contrôle 60 peut également être configuré pour contrôler au moins deux composants de gestion thermique 25, 30 et 35 afin d'optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique 25, 30 et 35. Le contrôle des composants de gestion thermique 25, 30 et 35 peut impliquer la modification des points de consigne de puissance des composants de gestion thermique. Par exemple, la puissance fournie du dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné HVAC 25 peut être une valeur continue dans une plage prédéterminée (par exemple de 0 à 6000 W). Le niveau de chaleur du chauffage du siège peut être une valeur discrète (par exemple 0, 1, 2, 3 ou 4). Les panneaux radiants peuvent avoir un point de consigne binaire (par exemple OUI ou NON). Le paramètre relatif à un confort thermique donné peut être une température particulière dans une zone du véhicule ou un état de confort thermique d'un utilisateur dans le véhicule défini par exemple par un indice de confort thermique tel que décrit ci-dessus. Dans le présent exemple, un module d'environnement 45 est également prévu dans le véhicule tel qu'illustré à la FIG. 1 . Le module d'environnement 45 comprend un processeur configuré pour déterminer l'état de l'environnement, et notamment une ou des données liées à l'environnement thermique du véhicule. Le module d'environnement 45 est connecté au dispositif de contrôle 60 et peut lui fournir la ou les données liées à l'environnement thermique du véhicule. Dans d'autres exemples, le module d'environnement peut être mis en œuvre dans le dispositif de contrôle. L'état de l'environnement peut comprendre un état de confort thermique de l'utilisateur, qui peut également être exprimé à l'aide de l'indice de confort thermique décrit ci-dessus. Alternativement, ou en outre, l'état de l'environnement peut inclure une donnée liée à l'environnement thermique à l'intérieur du véhicule (par exemple la température à l'intérieur du véhicule) et/ou une donnée liée à l'environnement thermique à l'extérieur du véhicule (par exemple la température à l'extérieur du véhicule). L'état de l'environnement peut comprendre un état de la consommation d'énergie représentatif de la consommation d'énergie des composants de gestion thermique 25, 30 et 35. Pour cela, le module d'environnement 45 peut recevoir des données du dispositif de détermination d'un confort physiologique de l'usager 50 et/ou du dispositif d'obtention d'au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule 55. Le dispositif de détermination d'un confort physiologique de l'usager 50 peut comprendre des dispositifs de mesure pour déterminer l'indice de confort physiologique de l'usager. En outre, le dispositif d'obtention d'au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule 55 peut comprendre un dispositif de mesure comprenant un ou plusieurs capteurs tels qu'un capteur d'ensoleillement, un capteur de température, notamment un capteur de température à une sortie d'air de l'installation, un capteur de la température régnant dans l'habitacle ou un capteur d'humidité. Un mode de réalisation d'un procédé mis en œuvre par ordinateur pour contrôler au moins un composant de gestion thermique 25, 30, 35 d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule va maintenant être décrit en référence à la FIG. 11 . Le procédé est par exemple mis en œuvre dans le dispositif de contrôle 60. Le procédé comprend l'obtention d'une ou plusieurs données liées à l'environnement thermique de l'utilisateur et/ou du véhicule S1101. Les données liées à l'environnement thermique de l'utilisateur et/ou du véhicule sont notamment obtenues par le modèle d'environnement 45 tel que précédemment décrit au regard du procédé d'entraînement. Par exemple, le dispositif de contrôle 60 peut obtenir du module d'environnement, un indice de confort thermique pour l'usager qui a une valeur de -2. Le procédé se poursuit par une étape d'entrée de ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'utilisateur et/ou du véhicule dans un modèle d'intelligence artificielle installé dans le véhicule S1102, notamment dans le dispositif de contrôle 60. Le modèle d'intelligence artificielle a été entraîné pour contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné. Le procédé se poursuit par une étape consistant à amener le modèle d'intelligence artificielle entraîné à contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique 25, 30, 35 pour atteindre le paramètre relatif au confort thermique donné S1103. Pour ce faire, le modèle d'intelligence artificielle entraîné peut déterminer les actions à exécuter pour un ou plusieurs des composants de gestion thermique 25, 30, 35 sur la base du paramètre relatif à un confort thermique donné et de ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'utilisateur et/ou du véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un utilisateur du véhicule. Par exemple, le modèle d'intelligence artificielle entraîné peut déterminer que la puissance du dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné 25 doit être augmentée (par exemple de 1000 W). Dans certains exemples, le modèle d'intelligence artificielle peut également déterminer les actions de contrôle afin d'optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique 25, 30, 35. Le dispositif de contrôle 60 commande ensuite les composants de gestion thermique 25, 30, 35, sur la base des actions déterminées par le modèle d'intelligence artificielle entraîné. Par exemple, le dispositif de contrôle 60 peut commander le dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné 25 pour augmenter sa puissance de 1000 W. Le modèle d'intelligence artificielle entraîné peut également déterminer une séquence d'actions à réaliser sur les composants de gestion thermique, les actions pouvant être séquencées dans le temps. La présente invention concerne également un système informatique comportant des moyens pour mettre en œuvre le procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule et/ou le procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule. La présente invention concerne également un programme d'ordinateur comportant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées, amènent un dispositif ou un système informatique à exécuter un procédé pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule et/ou le procédé pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle pour être utilisé dans un véhicule pour contrôler au moins un composant de gestion thermique (25, 30, 35) d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule, le procédé comprenant une étape d'introduction de données d'entraînement dans un modèle d'intelligence artificielle pour entraîner ledit modèle d'intelligence artificielle (S401) au moyen d'un agent d'apprentissage par renforcement, afin de contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné, les données d'entraînement comprenant des ensembles de données d'entraînement, chaque ensemble de données d'entraînement comprenant au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé est mis en œuvre pour contrôler au moins deux composants de gestion thermique du véhicule et pour en outre optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'agent d'apprentissage par renforcement est couplé à un module d'environnement (45) apte à capturer l'état de l'environnement, l'entraînement consistant à entraîner le modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement sur la base d'un état de l'environnement observé dans le module d'environnement. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'entraînement comprend les étapes suivantes : - une étape de prédiction par l'agent d'apprentissage par renforcement d'une action de contrôle du ou des composants de gestion thermique (S402), en fonction de l'état de l'environnement observé et du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre, et - une étape d'exécution de l'action de contrôle contrôlant le ou les composants de gestion thermique (S403). Procédé selon la revendication 3 ou la revendication 4, caractérisé en ce que l'entraînement consiste en outre à entraîner le modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement sur la base d'une récompense fournie par le module d'environnement, la récompense étant déterminée en fonction de l'état de l'environnement observé et du paramètre relatif au confort thermique donné. Procédé selon la revendication 4 et la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de prédiction est en outre fonction de la récompense fournie par le module d'environnement. Procédé selon la revendication 5 ou la revendication 6, caractérisé en ce que l'entraînement comprend en outre, une étape de réception par l'agent d'apprentissage par renforcement de l'état de l'environnement observé et de la récompense (S404) suite à l'exécution de l'action de contrôle prédite. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 7, caractérisé en ce que la récompense fournie par le module d'environnement consiste à : (i) récompenser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement s'approche du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre ; (ii) pénaliser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement s'éloigne du paramètre relatif au confort thermique donné à atteindre. Procédé selon la revendication 2 et la revendication précédente, caractérisé en ce que la récompense fournie par le module d'environnement consiste en outre à : (i) récompenser l'agent d'apprentissage par renforcement en outre lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement montre une diminution de la consommation d'énergie ; (ii) pénaliser l'agent d'apprentissage par renforcement lorsque l'état de l'environnement observé dans le module d'environnement montre une augmentation de la consommation d'énergie. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes 5 à 9, caractérisé en ce que l'état de l'environnement observé a atteint le paramètre relatif au confort thermique donné lorsque la récompense converge vers une valeur maximale. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'entraînement du modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement comprend un ou plusieurs épisodes d'entraînement pour apprendre une stratégie qui permette d'atteindre le paramètre relatif au confort thermique donné, la stratégie comprenant un ensemble d'actions de contrôle, un épisode étant défini par un ensemble de données d'entraînement. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes 3 à 11, caractérisé en ce que les étapes d'entraînement sont réitérées jusqu'à ce que l'état de l'environnement observé ait atteint le paramètre relatif au confort thermique donné. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le paramètre relatif au confort thermique donné est défini par un intervalle de valeurs. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'état de l'environnement observé comprend un état de confort thermique de l'usager. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'état de confort thermique de l'usager est compris dans un intervalle de valeurs, la valeur centrale de l'intervalle correspondant à la valeur du paramètre relatif au confort thermique donné. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'état de l'environnement observé comprend en outre un état de consommation d'énergie. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les étapes d'entraînement sont réitérées en outre jusqu'à ce que l'état de consommation d'énergie de l'état de l'environnement observé ait atteint un état de consommation d'énergie optimale. Procédé selon la revendication précédente et selon l'une quelconque des revendications 5 à 10, caractérisé en ce que l'état de l'environnement observé a atteint un état de consommation d'énergie optimale lorsque la récompense converge vers une valeur maximale. Procédé selon les revendications 10, 13 et 17, caractérisé en ce que les étapes d'entraînement sont réitérées jusqu'à ce que l'état de confort thermique de l'usager soit compris dans un intervalle de valeurs du paramètre relatif au confort thermique donné puis les étapes d'entraînement sont réitérées jusqu'à ce que l'état de consommation d'énergie de l'environnement ait atteint l'état de consommation d'énergie optimale. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit au moins un paramètre lié à l'environnement thermique de l'usager comprend au moins un paramètre lié à un état de confort thermique de l'usager. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit au moins un paramètre lié à l'environnement thermique du véhicule comprend au moins un paramètre lié à l'environnement thermique intérieur du véhicule et/ou au moins un paramètre lié à l'environnement thermique extérieur du véhicule. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit au moins un composant de gestion thermique comprend au moins un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné (25). Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit au moins un composant de gestion thermique comprend en outre au moins un panneau radiant (35) et/ou au moins un siège chauffant (30). Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 23, caractérisé en ce qu'au moins un composant de gestion thermique est un composant simulé. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'entraînement du modèle d'intelligence artificielle au moyen de l'agent d'apprentissage par renforcement est réalisé en utilisant un algorithme acteur-critique (Soft actor-critic), ou un algorithme de réseau DQN (DQN- Deep Q-Network), ou un algorithme d'optimisation de la politique proximale (PPO - Proximal Policy Optimization). Procédé mis en œuvre par ordinateur pour contrôler au moins un composant de gestion thermique (25, 30, 35) d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule, le procédé comprenant : - une étape d'obtention d'au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule (S1101), - une étape d'entrée de ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule dans un modèle d'intelligence artificielle (S1102), le modèle d'intelligence artificielle ayant été entraînée pour contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre un paramètre relatif à un confort thermique donné, - amener le modèle d'intelligence artificielle entraîné à contrôler ledit au moins un composant de gestion thermique pour atteindre le paramètre relatif au confort thermique donné (S1103). Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le procédé est en outre mis en œuvre pour contrôler au moins deux composants de gestion thermique du véhicule et pour optimiser l'énergie consommée par les composants de gestion thermique. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le procédé comprend en outre une étape d'amener le modèle d'intelligence artificielle entraîné à contrôler lesdits composants de gestion thermique pour atteindre un état de consommation d'énergie optimale. Procédé selon l'une quelconque des revendications 26 à 28, caractérisé en ce que ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique de l'usager et/ou du véhicule comprend au moins une donnée liée à un état de confort thermique de l'usager et/ou au moins une donnée liée à l'environnement du véhicule. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ladite au moins une donnée liée à l'environnement thermique du véhicule comprend une donnée liée à l'environnement thermique intérieur du véhicule et/ou une donnée liée à l'environnement thermique extérieur du véhicule. Procédé selon l'une quelconque des revendications 26 à 30, caractérisé en ce que ledit au moins un composant de gestion thermique comprend au moins un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné (25). Procédé selon l'une quelconque des revendications 26 à 31, caractérisé en ce que ledit au moins un composant de gestion thermique comprend en outre au moins un panneau radiant (35) et/ou au moins un siège chauffant (30). Procédé mis en œuvre par ordinateur selon l'une quelconque des revendications 26 à 32, caractérisé en ce que le modèle d'intelligence artificielle a été entraîné selon le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 25. Système informatique comportant des moyens pour mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 25 ou le procédé selon l'une quelconque des revendications 26 à 32. Programme d'ordinateur comportant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées, amènent un dispositif ou un système informatique à exécuter un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 25 ou l'une quelconque des revendications 26 à 32. Modèle d'intelligence artificielle pour contrôler au moins un composant de gestion thermique d'un véhicule afin d'optimiser le confort thermique d'un usager du véhicule selon le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 25 ou de l'une quelconque des revendications 26 à 32. Système pour un véhicule comprenant au moins un composant de gestion thermique et un dispositif de contrôle (60), le dispositif de contrôle mettant en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 26 à 32. Système selon la revendication 37, caractérisé en ce que ledit au moins un composant de gestion thermique comprend au moins un dispositif de chauffage, ventilation et d'air conditionné (HVAC). Système selon la revendication 37 ou la revendication 38, caractérisé en ce que ledit au moins un composant de gestion thermique comprend en outre au moins un panneau radiant et/ou au moins un siège chauffant.