Procédé de détection de fraude caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Réception (S90) de troisièmes données d’ateliers d’un troisième véhicule (300), Réception (S100) d’un kilométrage du troisième véhicule (300) à des troisièmes instants successifs de manière à former une troisième série temporelle du kilométrage du troisième véhicule (300), Détermination, par un réseau neuronal (420), si la troisième série temporelle est frauduleuses ou non frauduleuses, à partir de la troisième série temporelle et des troisièmes données d’atelier. Procédé de détection de fraude selon la revendication précédente comprenant en outre les étapes suivantes : Réception (S10), à des premiers instants successifs, d’un kilométrage de chaque véhicule (110, 120, 130, 140, 150, 160) d’une pluralité de véhicule (100) de manière à former une première pluralité de séries temporelles du kilométrage de chaque véhicule (110, 120, 130, 140, 150, 160) de la pluralité (100) de véhicules automobiles, Génération (S20) d’une première pluralité de groupes de séries temporelles similaires entre elles à partir de la première pluralité (100) de séries temporelles, Détermination (S30) si chaque groupe de séries temporelles de la première pluralité de groupes est un groupe de séries temporaires frauduleuses ou non frauduleuses. Réception (S40) d’un kilométrage d’un deuxième véhicule (200) ne faisant pas partie de la pluralité (100) de véhicules à des deuxièmes instants successifs de manière à former une deuxième série temporelle du kilométrage du deuxième véhicule (200), Détermination (S50) d’un deuxième groupe de séries temporelles, parmi la première pluralité de groupes de séries temporelles, plus proche de la deuxième série temporelle que tout autre groupe de la première pluralité de groupes de séries temporelles, Détermination (S60) d’une deuxième information indiquant que la deuxième série temporelle est frauduleuse si le deuxième groupe est un groupe de séries temporelles frauduleuses, et que la deuxième série temporelle n’est pas frauduleuse si le deuxième groupe est un groupe de séries temporelles non frauduleuses, Réception (S70) de deuxièmes données d’ateliers du deuxième véhicule (200), Apprentissage supervisé (S80), par le réseau neuronal (420), à partir des deuxièmes données d’atelier et de la deuxième série temporelle étiquetée par la deuxième information. Procédé de détection de fraude selon la revendication précédente dans lequel, lors de l’étape de détermination (S30) si chaque groupe de séries temporelles est un groupe de séries temporelles frauduleuses ou non frauduleuses, une série temporelle (T100) est frauduleuse si elle présente une décroissance (D) du kilométrage en fonction du temps. Procédé de détection de fraude selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3 dans lequel l’étape de génération (S20) d’une première pluralité de groupes de séries temporelles comprends un partitionnement de la première pluralité de séries temporelles en k-moyennes. Procédé de détection de fraude selon l’une quelconque des revendications 2 ou 4 dans lequel la deuxième série temporelle et/ou la troisième série temporelle présentent moins d’éléments, que la moyenne du nombre d’éléments de la première pluralité de séries temporelles. Procédé de détection de fraude selon la revendication précédente comprenant en outre au moins l’une des étapes suivantes : Obtention du kilométrage du deuxième véhicule (300) à des instants successifs à partir de photographies du compteur kilométrique du deuxième véhicule (300), Obtention du kilométrage du troisième véhicule (300) à des instants successifs à partir de photographies du compteur kilométrique du troisième véhicule (300). Programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Serveur (400) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.