Procédé d’estimation de l’heure d’arrivée de systèmes de véhicule, comprenant : - l’obtention d’un événement de transport et d’une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination ; le procédé d’estimation étant caractérisé en ce qu’il comprend de plus - la détermination de conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques ; - la prédiction, par des procédés d’optimisation mathématique, d’itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station ; - le regroupement de groupes de données d’événement de transport à partir des données de transport historiques à l’aide d’un procédé de classification d’apprentissage automatique ; - la mise en correspondance des groupes de données d’événement de transport à des groupes de transport historiques à l’emplacement actuel ; et - la prédiction d’une heure d’arrivée estimée du système de véhicule à la destination à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique. Procédé d’estimation selon la revendication 1, dans lequel l’événement de transport comprend un ou plusieurs attributs d’événement de transport et un ou plusieurs attributs d’expédition, dans lequel les un ou plusieurs attributs d’événement de transport comprennent un ou plusieurs éléments parmi le trafic d’autres systèmes de véhicule sur l’itinéraire, le trafic d’autres systèmes de véhicule à une ou plusieurs parmi l’origine et la destination, une distance du système de véhicule à partir d’une ou de plusieurs parmi l’origine ou la destination, un emplacement du système de véhicule, une vitesse du système de véhicule et les conditions météorologiques et les un ou plusieurs attributs d’expédition comprennent un ou plusieurs éléments parmi une lettre de voiture et un changement de lettre de voiture. Procédé d’estimation selon la revendication 1, comprenant en outre : - la génération des groupes de données de transport historiques à partir d’une ou de plusieurs des données de transport historiques sur la base de l’emplacement actuel du système de véhicule ou de l’itinéraire, dans lequel la génération des groupes de données de transport historiques comprend en outre la détermination d’une durée moyenne mobile des trajets effectués de l’origine à la destination par un ou plusieurs éléments parmi le système de véhicule ou un autre système de véhicule. Procédé d’estimation selon la revendication 1, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique comprend une pluralité d’algorithmes de classification, dans lequel chacun de la pluralité d’algorithmes de classification génère des groupes de données d’événements de transport, le procédé comprenant en outre : - l’exécution d’une ou de plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des algorithmes de classification pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - la validation croisée des algorithmes de classification ; et - la sélection d’un algorithme de classification le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination. Procédé d’estimation selon la revendication 4, comprenant en outre : - la génération à partir des groupes de données d’événement de transport d’une pluralité de modèles de régression configurés pour prédire l’heure d’arrivée estimée ; - l’exécution d’une ou de plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des modèles de régression pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - la validation croisée des modèles de régression ; et - la sélection d’un modèle de régression le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination. Système d’estimation de l’heure d’arrivée de systèmes de véhicule, comprenant: - un ou plusieurs processeurs configurés pour : obtenir un événement de transport et une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination ; le système d’estimation étant caractérisé en ce que le ou les processeurs sont de plus configurés pour : déterminer des conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques ; prédire, par des procédés d’optimisation mathématique, des itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station ; regrouper à partir des données de transport historiques, par un procédé de classification d’apprentissage automatique, des groupes de données d’événement de transport ; faire correspondre à l’emplacement actuel les données d’événement de transport aux groupes de classification d’apprentissage automatique de données de transport historiques ; et prédire, par un modèle d’apprentissage automatique, une heure d’arrivée estimée du système de véhicule à la destination. Système d’estimation selon la revendication 6, dans lequel l’événement de transport comprend un ou plusieurs attributs d’événement de transport et un ou plusieurs attributs d’expédition, dans lequel les un ou plusieurs attributs d’événement de transport comprennent un ou plusieurs éléments parmi le trafic d’autres systèmes de véhicule sur l’itinéraire, le trafic d’autres systèmes de véhicule à une ou plusieurs parmi l’origine et la destination, une distance du système de véhicule à partir d’une ou de plusieurs parmi l’origine ou la destination, un emplacement du système de véhicule, une vitesse du système de véhicule et les conditions météorologiques et les un ou plusieurs attributs d’expédition comprennent un ou plusieurs éléments parmi une lettre de voiture et un changement de lettre de voiture. Système d’estimation selon la revendication 6, dans lequel les un ou plusieurs processeurs sont configurés pour générer les groupes de données de transport historiques en déterminant une durée moyenne mobile des trajets effectués de l’origine à la destination par un ou plusieurs éléments parmi le système de véhicule ou un autre système de véhicule. Système selon la revendication 6, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique comprend une pluralité d’algorithmes de classification, dans lequel chacun de la pluralité d’algorithmes de classification est configuré pour générer des groupes de données d’événement de transport, dans lequel les un ou plusieurs processeurs sont en outre configurés pour : - exécuter une ou plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des algorithmes de classification pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - effectuer une validation croisée des algorithmes de classification ; et - sélectionner un algorithme de classification le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination. Système d’estimation selon la revendication 9, dans lequel les un ou plusieurs processeurs sont en outre configurés pour : - générer à partir des groupes de données d’événement de transport une pluralité de modèles de régression configurés pour prédire l’heure d’arrivée estimée ; - exécuter une ou plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des modèles de régression pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - effectuer une validation croisée des modèles de régression ; et - sélectionner un modèle de régression le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination.