Procédé de prédiction d’une condition météorologique à la surface d’un segment routier, le procédé comprenant les étapes suivantes : Collecte (200) d’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un premier ensemble de stations météo routières, Pour chaque station du premier ensemble de stations : Entrainement (201) à partir des données collectées pour la station considérée, d’un modèle prédictif MP1 adapté pour prédire une condition de surface à partir de données météo atmosphériques, Détermination (203) d’erreurs de prédiction commises par des modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués (202) aux données issues de la station considérée, Partitionnement (204) du premier ensemble en groupes de stations déterminés selon un critère de similarité dans les erreurs de prédiction déterminées, Pour chacun des groupes déterminés, entrainement (205) d’un modèle prédictif MP2 à partir des données collectées par les stations du premier ensemble de stations pour prédire une condition de surface à partir de données atmosphériques, Association (207) d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2, et Prédiction (209) d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier par application de données météo atmosphériques obtenues pour l’emplacement du segment à un modèle prédictif MP2 sélectionné selon une donnée de contexte associée au segment routier. Procédé selon la revendication 1 dans lequel l’étape de prédiction d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier comprend : L’identification (208), à partir d’une cartographie numérique, d’au moins un élément de contexte susceptible d’influencer les conditions météo de surface du segment, et La sélection d’un modèle prédictif MP2 selon l’élément de contexte identifié. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes tel qu’il comprend en outre une étape d’entrainement (206) d’un modèle prédictif MP3 pour prédire au moins une donnée de contexte relative à l’environnement d’une station météo routière particulière à partir : D’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un deuxième ensemble de stations météo routières, et De données de contexte relatives à l’environnement de chaque station du deuxième ensemble, L’étape d’association (207) d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2 comprenant l’application du modèle prédictif MP3 à des données issues des stations du groupe pour lequel le modèle prédictif MP2 a été entrainé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’étape de partitionnement en groupes de stations comprend des étapes de : Mémorisation d’un vecteur d’erreurs associé à une station particulière du premier ensemble, comprenant des indicateurs représentatifs des erreurs de prédictions commises par les modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués aux données issues de la station considérée, et Détermination de groupes selon au moins un critère de distance calculée entre les vecteurs d’erreurs associés aux stations du premier ensemble. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel une donnée de contexte comprend au moins une valeur représentative d’une caractéristique particulière de l’environnement à un emplacement donné, sélectionnée parmi : Un pont, Un tunnel, Une forêt, Un cours d’eau, Un bâtiment, Un dénivelé, Un type de revêtement de la chaussée, Une densité de trafic. Dispositif de prédiction d’une condition météorologique à la surface d’un segment routier, le dispositif comprenant un processeur et un mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions de programme configurées pour mettre en œuvre les étapes suivantes, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur : Collecte (200) d’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un premier ensemble de stations météo routières, Pour chaque station du premier ensemble de stations : Entrainement (201) à partir des données collectées pour la station considérée, d’un modèle prédictif MP1 adapté pour prédire une condition de surface à partir de données météo atmosphériques, Détermination (203) d’erreurs de prédiction commises par des modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués (202) aux données issues de la station considérée, Partitionnement (204) du premier ensemble en groupes de stations déterminés selon un critère de similarité dans les erreurs de prédiction déterminées, Pour chacun des groupes déterminés, entrainement (205) d’un modèle prédictif MP2 à partir des données collectées par les stations du premier ensemble de stations pour prédire une condition de surface à partir de données atmosphériques, Association (207) d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2, et Prédiction (206) d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier par application de données météo atmosphériques obtenues pour l’emplacement du segment à un modèle prédictif MP2 sélectionné selon une donnée de contexte associée au segment routier. Serveur comprenant un dispositif de prédiction selon la revendication 6. Support d’information comportant des instructions de programme d’ordinateur configurées pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 lorsque les instructions sont exécutées par un processeur.