Procédé (10), mis en œuvre dans une unité de commande électronique d’un véhicule ou dans un dispositif mobile de communication apte à recevoir des données relatives au véhicule, de prédiction d’au moins un horaire de roulement et d’au moins un horaire de stationnement du véhicule, ladite unité de commande électronique ou ledit dispositif mobile de communication stockant un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant, le procédé comprenant une phase initiale (12) au cours de laquelle le réseau de neurones est entraîné pour son apprentissage à l’aide de données d’entraînement comportant des données indicatives d’au moins un horaire passé de roulement du véhicule et des données indicatives d’au moins un horaire passé de stationnement du véhicule, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre une étape (22) de détermination, par le réseau de neurones, d’au moins une probabilité de roulement du véhicule et d’au moins une probabilité de stationnement du véhicule, chaque probabilité de roulement ou de stationnement du véhicule étant associée à un horaire futur donné, l’ensemble des horaires futurs associés à des probabilités de roulement ou de stationnement du véhicule définissant un pas de temps prédéfini et se répartissant sur une durée prédéfinie. Procédé (10) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’unité de commande électronique ou le dispositif mobile de communication stocke en outre plusieurs modèles de conduite prédéterminés, et stocke, pour chaque modèle de conduite prédéterminé, un ensemble de paramètres de réseau de neurones propres à ce modèle de conduite, et en ce que l’unité de commande électronique ou le dispositif mobile de communication est apte, pour chaque modèle de conduite prédéterminé, à reconfigurer le réseau de neurones en fonction dudit modèle de conduite, à l’aide des paramètres de réseau de neurones propres à ce modèle de conduite. Procédé (10) selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la phase initiale (12) du procédé (10) comporte une étape (14) de détection d’un démarrage du véhicule, un horaire initial de roulement du véhicule et un horaire final de stationnement du véhicule étant enregistrés à l’issue de cette étape de détection (14) ; une étape (16) d’acquisition d’horaires de roulement successifs du véhicule, lesdits horaires de roulement du véhicule étant acquis avec un premier intervalle temporel prédéfini ; une étape (18) de détection d’un arrêt du véhicule, un horaire final de roulement du véhicule et un horaire initial de stationnement du véhicule étant enregistrés à l’issue de cette étape de détection (18) ; et une étape (20) d’acquisition d’horaires de stationnement successifs du véhicule, lesdits horaires de stationnement du véhicule étant acquis avec un second intervalle temporel prédéfini ; lesdites étapes de détection (14, 18) et d’acquisition d’horaires (16, 20) étant rebouclées. Procédé (10) selon la revendication 3, caractérisé en ce que le second intervalle temporel prédéfini est supérieur au premier intervalle temporel prédéfini. Procédé (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant est un perceptron multicouche. Procédé (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant est composé d’une succession de plusieurs couches, le nombre de couches du réseau de neurones étant compris entre deux et trois couches, et étant de préférence égal à deux couches. Procédé (10) selon la revendication 6, caractérisé en ce que chaque couche du réseau de neurones comporte entre quatre et cinq neurones. Procédé, mis en œuvre dans une unité de commande électronique d’un véhicule, de commande de charge d’une batterie électrique du véhicule, ladite unité de commande électronique étant reliée à ladite batterie électrique et stockant un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant, la batterie électrique étant connectée à une borne de charge externe au véhicule, caractérisé en ce que le procédé comporte un sous-procédé (10) de prédiction d’au moins un horaire de roulement et d’au moins un horaire de stationnement du véhicule selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, et en ce que le procédé comporte en outre une étape (24) de détermination du prochain horaire prédit de roulement du véhicule, une étape (26) de détermination de l’état de charge courant de la batterie électrique, une étape (28) de calcul, en fonction du prochain horaire prédit de roulement du véhicule et de l’état de charge courant de la batterie électrique, d’une loi de commande de charge de la batterie électrique, et une étape (30) de commande de la borne de charge pour qu’elle délivre à la batterie électrique une puissance électrique de charge en fonction de la loi de commande de charge calculée. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la loi de commande de charge de la batterie électrique est telle que la batterie électrique atteint son état de charge le plus élevé à un horaire précédant immédiatement le prochain horaire prédit de roulement du véhicule.