Procédé de détection d’obstacles, mis en œuvre dans au moins une unité de traitement (6) et comprenant les étapes de : - acquérir des images stéréos brutes (Isb), représentatives d’un environnement d’un véhicule (1) et produites par des caméras stéréos (3), les images stéréos brutes comprenant une image brute de gauche et une image brute de droite ; - mettre en œuvre un algorithme de segmentation sémantique pour produire une première image segmentée (Ie1) à partir d’une première image brute, la première image brute étant l’image brute de gauche ou l’image brute de droite ; - rectifier les images stéréos brutes pour obtenir des images stéréos rectifiées (Isr), et la première image segmentée pour obtenir une première image segmentée rectifiée (Ier1) ; - mettre en œuvre un algorithme de calcul de disparité entre les images stéréos rectifiées, pour produire une carte de disparité (Cd) ; - mettre en œuvre une transformation spatiale de la première image segmentée rectifiée, en utilisant la carte de disparité, pour produire une deuxième image segmentée rectifiée, correspondant au côté opposé à celui de la première image brute, et produire ainsi des images stéréos segmentées rectifiées (Iser) ; - produire une liste d’instances d’obstacles prédéfinis (Obst) présentes dans l’environnement du véhicule à partir des images stéréos segmentées rectifiées ; - mettre en œuvre un algorithme de reconstruction en trois dimensions, utilisant la carte de disparité, pour produire des coordonnées en trois dimensions pour chaque pixel des images stéréos brutes (Isb) ; - intégrer, en utilisant les coordonnées en trois dimensions, les instances d’obstacles prédéfinis dans des images intermédiaires obtenues à partir des images stéréos rectifiées (Isr), pour produire des images augmentées (Ia) destinées à fournir une assistance au pilotage du véhicule. Procédé de détection d’obstacles selon la revendication 1, dans lequel l’étape de rectification comprend une correction de distorsion et utilise des premiers paramètres (P1) comprenant des paramètres extrinsèques et intrinsèques des caméras stéréos (3). Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel des lignes épipolaires des images stéréos rectifiées (Isr) et des images stéréos segmentées rectifiées (Iser) sont horizontales. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre l’étape, précédant la mise en œuvre de l’algorithme de calcul de disparité, de projeter les images stéréos rectifiées (Isr) dans un repère associé à un casque d’un pilote du véhicule. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme de reconstruction en trois dimensions utilise des deuxièmes paramètres (P2) comprenant des paramètres extrinsèques et intrinsèques des caméras stéréos (3) ainsi que des données de navigation produites par des capteurs de navigation d’une unité de mesure inertielle (5) du véhicule (1). Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les coordonnées en trois dimensions des pixels reconstruits sont définies dans un repère géographique local associé au véhicule (1) et corrigé en lacet. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre l’étape, précédant la mise en œuvre de l’algorithme de reconstruction, de vérifier une validité d’une valeur de disparité de chaque couple de pixels homologues comprenant un pixel de gauche (15a) d’une image de gauche (16a) et un pixel de droite (15b) d’une image de droite (16b). Procédé de détection d’obstacles selon la revendication 7, dans lequel la vérification de la validité de la disparité du couple de pixels homologues comprend l’étape de vérifier que : disp g (x g , y) = disp d (x g - disp g (x g , y), y) et disp d (x d , y) = disp g (x d + disp d (x d , y), y) disp g étant une disparité estimée en prenant l’image de gauche (16a) comme référence, disp d étant une disparité estimée en prenant l’image de droite (16b) comme référence, x g étant une coordonnée du pixel de gauche (15a) et x d étant une coordonnée du pixel de droite (15b). Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications 7 et 8, dans lequel la vérification de la validité de la disparité du couple de pixels homologues comprend l’étape de mettre en œuvre un mécanisme de post-accumulation en projetant des images de disparité passées sur une image de disparité actuelle. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, comprenant l’étape de déterminer qu’un groupe de pixels d’une image stéréo segmentée rectifiée (Iser) forme une instance d’obstacle prédéfini (Obst) lorsque lesdits pixels sont connectés entre eux. Procédé de détection d’obstacles selon la revendication 10, dans lequel deux pixels sont connectés entre eux si l’un des deux pixels appartient au voisinage de l’autre et si les deux pixels appartiennent à une même classe. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’intégration comprend les étapes, pour chaque instance d’obstacle prédéfini (Obst), de déterminer, en utilisant des coordonnées de l’instance d’obstacle prédéfini et les coordonnées en trois dimensions des pixels reconstruits, une distance entre ladite instance d’obstacle prédéfini et le véhicule (1) ainsi que des dimensions de ladite instance d’obstacle prédéfini. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les images intermédiaires sont les images stéréos rectifiées (Isr). Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’intégration comprend, pour chaque instance d’obstacle prédéfini, l’étape d’incruster une croix sur un barycentre de ladite instance d’obstacle prédéfini. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme de segmentation sémantique utilise un réseau de neurones U-Net, HRNet, ou HRNet + OCR. Procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les caméras stéréos (3) sont des caméras infrarouges. Système comprenant des caméras stéréos (3) et une unité de traitement (6) dans laquelle est mis en œuvre le procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications précédentes. Véhicule comprenant un système selon la revendication 17. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement (6) du système selon la revendication 17 à exécuter les étapes du procédé de détection d’obstacles selon l’une des revendications 1 à 16. Support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 19.