Procédé de contrôle d’un véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - premier apprentissage (41) d’un ensemble de paramètres d’un modèle (201) de prédiction d’une intention d’un piéton de traverser une route à partir d’une première pluralité de séquences d’images virtuelles (21), chaque séquence d’image virtuelles comprenant une pluralité d’images virtuelles représentatives d’une scène virtuelle comprenant au moins un premier piéton et au moins une première route, ladite pluralité d’images virtuelles représentant une évolution de ladite scène virtuelle sur une première durée déterminée ; - deuxième apprentissage (42) dudit ensemble de paramètres appris lors dudit premier apprentissage à partir d’une deuxième pluralité de séquences d’images réelles (22), chaque séquence d’image réelles comprenant une pluralité d’images réelles représentatives d’une scène réelle comprenant au moins un deuxième piéton et au moins une deuxième route, ladite pluralité d’images réelles représentant une évolution de ladite scène réelle sur une deuxième durée déterminée ; - obtention (43) d’une troisième pluralité d’images d’un environnement (1) comprenant une route (11) sur laquelle circule ledit véhicule (10) ; - prédiction (44) d’une intention d’un piéton (12) dudit environnement (1) de traverser la route (11) sur laquelle circule ledit véhicule (10) par alimentation dudit modèle (201) de prédiction appris lors dudit premier apprentissage et dudit deuxième apprentissage à partir de données représentatives de ladite troisième pluralité d’images ; - contrôle (45) dudit véhicule en fonction de ladite prédiction (44). Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape de génération de ladite première pluralité de séquences d’images virtuelles (21) à partir d’un simulateur de scènes virtuelles routières, ledit au moins un premier piéton étant représenté via une première boite englobante identifiée par un ensemble de coordonnées de deux points d’extrémité de ladite première boite englobante. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ladite deuxième pluralité de séquences d’images réelles (22) est obtenue d’une base de données de séquences d’images réelles, ledit au moins un deuxième piéton étant représenté via une deuxième boite englobante identifiée par un ensemble de coordonnées de deux points d’extrémité de ladite deuxième boite englobante. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel ladite troisième pluralité d’images est acquise par au moins une caméra embarquée dans ledit véhicule (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel les étapes de premier apprentissage (41), deuxième apprentissage (42) et de prédiction (44) sont mises en œuvre par un réseau de neurones convolutif, dit réseau CNN, ou un réseau de neurones récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit ensemble de coefficients dudit modèle de prédiction appris lors du premier apprentissage (41) est ajusté lors du deuxième apprentissage (42). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ledit contrôle (45) du véhicule (10) comprend une génération d’une alerte représentative d’un danger associé à l’intention prédite du piéton (12) de traverser la route (11). Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (3) de contrôle d’un véhicule, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9 et un véhicule (10) relié en communication sans fil audit dispositif (3).