Procédé, mis en œuvre dans un système de gestion d’une batterie électrique d’un véhicule ou dans une unité de commande électronique du véhicule, d’estimation du temps de charge de la batterie électrique pour passer d’un niveau initial de charge électrique à un niveau cible de charge électrique, ledit système de gestion ou ladite unité de commande électronique stockant un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant et étant relié(e) à la batterie électrique, le réseau de neurones ayant au préalable été entraîné pour son apprentissage à l’aide de données d’entraînement comportant des données de mesure d’une température initiale de la batterie électrique, des données de mesure de la température ambiante et des données de mesure du temps de charge de la batterie électrique pour passer d’un premier niveau de charge électrique prédéfini à un second niveau de charge électrique prédéfini, la batterie électrique étant alors connectée à une borne de charge externe au véhicule, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes suivantes : une mesure (2) de la température ambiante, ladite température ambiante mesurée étant fournie en entrée du réseau de neurones ; une mesure (4) de la température courante de la batterie électrique, ladite température courante mesurée de la batterie électrique étant fournie en entrée du réseau de neurones ; et une détermination (6), par le réseau de neurones, à partir de ladite température ambiante mesurée et de ladite température courante mesurée de la batterie électrique, d’une valeur estimée du temps de charge de la batterie électrique pour passer dudit niveau initial de charge électrique audit niveau cible de charge électrique. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le véhicule comporte en outre un système thermique de chauffage ou de refroidissement relié à la batterie électrique, en ce que les données d’entraînement comportent en outre des données de mesure de la consommation électrique du système thermique de chauffage ou de refroidissement pendant la charge de la batterie électrique pour passer dudit premier niveau de charge électrique prédéfini audit second niveau de charge électrique prédéfini, et en ce que le procédé comporte en outre une étape (8) de détermination, par le réseau de neurones, à partir de ladite température ambiante mesurée et de ladite température courante mesurée de la batterie électrique, d’une valeur estimée de la consommation électrique du système thermique de chauffage ou de refroidissement pendant la charge de la batterie électrique pour passer dudit niveau initial de charge électrique audit niveau cible de charge électrique. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la batterie électrique est apte à être connectée à une borne de charge ou à un chargeur externe au véhicule, ladite borne de charge ou ledit chargeur externe fournissant en sortie une puissance électrique nominale et étant relié(e) au système de gestion de la batterie électrique ou à l’unité de commande électronique du véhicule, la valeur de ladite puissance électrique nominale étant fournie en entrée en entrée du système de gestion de la batterie ou de l’unité de commande électronique, le système de gestion ou l’unité de commande électronique déterminant, en fonction de ladite valeur de puissance électrique nominale, un mode de charge particulier pour la batterie électrique, et fournissant cette information en entrée du réseau de neurones, et en ce que, lors de l’étape (6) de détermination par le réseau de neurones d’une valeur estimée du temps de charge de la batterie électrique pour passer dudit niveau initial de charge électrique audit niveau cible de charge électrique, ladite valeur estimée est fonction dudit mode de charge particulier déterminé. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la borne de charge externe appartient à une station de rechargement munie de plusieurs bornes de charge externe, ladite station de rechargement étant reliée au système de gestion de la batterie électrique ou à l’unité de commande électronique du véhicule et disposant d’une ou plusieurs donnée(s) de mesure de paramètres qui appartiennent au groupe consistant en : la vitesse du vent, le rayonnement solaire, l’humidité, la couverture nuageuse, l’environnement intérieur ou extérieur du lieu de rechargement et le nombre de véhicules en cours de rechargement à la station de rechargement, et en ce que ladite ou lesdites donnée(s) de mesure de paramètres sont fournie(s) en entrée du réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les données d’entraînement sont obtenues via un processus préalable comprenant les étapes suivantes : une attente, pendant une durée prédéterminée, que le véhicule soit à l’équilibre thermique avec son environnement afin que le véhicule atteigne une température homogène ; et une mesure, pour une première température ambiante prédéfinie, de données de mesure de la température initiale de la batterie électrique et de données de mesure du temps de charge de la batterie électrique pour passer du premier niveau de charge électrique prédéfini au second niveau de charge électrique prédéfini, l’étape de mesure étant rebouclée pour plusieurs autres températures ambiantes prédéfinies. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant est un perceptron multicouche. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, 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 trois et cinq couches. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que chaque couche du réseau de neurones comporte entre huit et douze neurones.